Des mois de revue de littérature, compressés en quelques jours, chaque décision auditable.
IA explicable pour les sciences de la vie qui transforme des mois de revue de littérature manuelle en jours, avec une traçabilité de niveau audit à chaque étape.
Puraite livre une ébauche de revue systématique en environ moins d'un mois au lieu des 16 mois standard du secteur, tout en maintenant une précision de screening supérieure à 90% par rapport aux jeux de données de référence.
Du protocole à l'évidence en six phases
Le workflow complet de revue systématique, propulsé par l'IA explicable.
Phase 1: Planification & Protocole
La phase la plus critique de toute revue systématique. Si le protocole laisse place à l'interprétation, les décisions IA et humaines en aval seront incohérentes. Puraite propose un assistant guidé qui vous accompagne étape par étape dans la création du protocole – il suffit de remplir les champs sans avoir à configurer le protocole manuellement. Les critères ambigus sont signalés en temps réel afin que chaque règle d'inclusion soit précise avant le début du screening.
Pour qui Puraite est conçu
Des industries réglementées où la rapidité, la traçabilité et la reproductibilité de la synthèse des preuves déterminent directement les résultats commerciaux et réglementaires.
Gratuit pour le monde académique
Puraite est disponible gratuitement pour les chercheurs universitaires et les équipes de revue systématique non commerciales. La synthèse rigoureuse des preuves ne devrait pas dépendre du budget.
Les comptes académiques ont une utilisation mensuelle limitée. Pour les groupes de recherche à haut volume, des plans personnalisés sont disponibles sur demande.
Nous accueillons activement les collaborations de recherche avec des équipes académiques. Si vous prévoyez une revue systématique et souhaitez valider Puraite par rapport à des ensembles de données de référence dans le cadre d'une publication évaluée par des pairs, nous offrons un accès étendu, un soutien méthodologique et une co-paternité lorsque cela est approprié. Contactez-nous avec votre question de recherche et nous discuterons de la manière de soutenir votre travail.
Où en êtes-vous dans l'automatisation des SLR ?
Voyez comment la synthèse des preuves alimentée par l'IA se compare à votre workflow actuel.
Référence industrielle : une revue systématique standard avec 5 co-auteurs sur 16 mois coûte environ 165 000 € en temps de recherche. Les coûts évoluent proportionnellement à la taille de l'équipe et à la durée du projet.
Pourquoi Puraite
Quatre capacités qui distinguent Puraite des outils d'IA génériques et des plateformes SLR traditionnelles.
Chaque décision, tracée jusqu'à la source.
Chaque décision de screening IA est liée directement à la phrase qui l'a motivée, avec un score de confiance calibré. Pas de boîte noire. Pas de résultats à prendre sur confiance. Auditable à chaque étape.
Conçu pour la soumission, pas seulement la découverte.
Les diagrammes de flux PRISMA, les évaluations de certitude GRADE et les évaluations RoB sont générés automatiquement avec des journaux de décision complets, prêts pour le dossier HTA, MDR CER ou FDA.
Vous décidez. L'IA recommande.
Approuvez, supplantez, commentez ou escaladez toute action IA à tout stade. Puraite augmente le jugement de votre équipe; il ne le remplace jamais. Toutes les modifications sont journalisées et exportables.
Un espace de travail numérique. Zéro rupture de média.
Du protocole au rapport PRISMA, chaque étape dans un environnement auditable. Pas de changement d'outil, pas de copier-coller. Activez l'IA à chaque étape ou travaillez entièrement manuellement.
Conçu pour les environnements réglementés
Chaque décision IA est transparente, traçable et auditable.
Provenance au niveau citation
Chaque sortie tracée jusqu'à son passage source
Score de confiance
Certitude calibrée de 1 à 100% pour chaque décision
Pistes d'audit complètes
Journaux de décision complets pour la revue réglementaire
Plan de contrôle humain
Approuver, remplacer ou escalader toute décision IA
Zéro conservation des données
Vos données ne sont jamais stockées ni utilisées pour entraîner des modèles d'IA. Toutes les données peuvent être supprimées sur demande.
Rigueur d'ingénierie
Comment nous concevons, validons et déployons l'IA pour la synthèse d'évidence réglementée.
Validé face aux preuves de référence
Chaque module d'IA est comparé à des jeux de données de revues systématiques curés par des experts. Les décisions de screening sont validées face à des ensembles d'inclusion de qualité Cochrane. Nous mesurons rappel, précision et calibration en continu, pas seulement au lancement. Des publications conjointes avec des chercheurs académiques indépendants sont en cours et programmées pour Q3/Q4 2026.
Sélectionner le bon modèle pour chaque tâche
Nous benchmarquons les principaux modèles de fondation à chaque étape du pipeline: récupération, screening, extraction et synthèse. Le choix du modèle est spécifique à la tâche. Un modèle excellent pour la classification d'éligibilité peut être plus faible pour l'extraction de données. Nous affinons et spécialisons des modèles pour des tâches spécifiques au domaine telles que la préparation de dossiers HEOR, l'extraction de données cliniques et l'évaluation réglementaire des preuves. Nous déployons ainsi le modèle le plus performant pour chaque étape, au moindre coût et avec la plus faible consommation d'énergie.
Confiance calibrée plutôt que prédictions boite noire
Notre moteur de screening utilise la prédiction conforme pour offrir des taux de couverture statistiquement garantis. Chaque décision inclut un score de confiance avec des bornes d'erreur connues. En cas d'incertitude, l'IA signale l'enregistrement pour revue humaine au lieu de deviner.
S'intègre à votre stack de recherche
Connectez-vous aux principales bases de données biomédicales et exportez dans les formats déjà utilisés par votre équipe.
D'autres bases de données arriveront prochainement.
Ce qui arrive ensuite
Puraite construit une plateforme d'évidence entièrement autonome et en apprentissage continu. Voici ce qui est à l'horizon.
Living Evidence Platform
Des revues systématiques qui se mettent à jour automatiquement à chaque nouvelle publication. Aucun nouveau lancement, aucun re-screening; votre base de preuves reste à jour.
Attribution de Shapley
Sachez exactement quelles études ont conduit à chaque conclusion méta-analytique. L'attribution issue de la théorie des jeux fait ressortir les preuves qui comptent le plus, et pourquoi.
Evidence Studio
Espace collaboratif pour les équipes de revue distribuées. Résolution de conflits en temps réel, annotation et workflows de consensus pensés pour les essais multi-sites.
Evidence Orchestrator
Un pipeline multi-agent qui recherche, screen, extrait et synthétise de façon autonome; entièrement auditable, avec des points de contrôle humains à chaque étape critique.
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